Merkittävässä läpimurrossa tekoälylaitteistojen saralla tutkijat ovat osoittaneet, että lasikuidut voivat korvata piin seuraavan sukupolven tekoälyn prosessointijärjestelmien perustana.
Tampereen yliopiston ja ranskalaisen Université Marie et Louis Pasteurin yhteistyössä toimivat tutkimusryhmät ovat onnistuneesti osoittaneet, että voimakkaat laservälähdykset erittäin ohuissa lasikuiduissa voivat suorittaa tekoälyä muistuttavia laskutoimituksia ennennäkemättömällä nopeudella. Heidän työnsä, joka on julkaistu Optics Letters -lehdessä, esittelee uudenlaisen laskenta-arkkitehtuurin nimeltä Extreme Learning Machine (ELM), joka on saanut inspiraationsa neuroverkoista.
"Perinteisten elektroniikan ja algoritmien sijaan laskenta tapahtuu hyödyntämällä voimakkaiden valopulssien ja lasin välistä epälineaarista vuorovaikutusta", selittävät tutkimusta johtaneet tohtorit Mathilde Hary ja Andrei Ermolaev. Tutkijat käyttivät femtosekuntilaservälähdyksiä – jotka ovat miljardi kertaa lyhyempiä kuin kameran salama – ja ohjasivat ne alueelle, joka on pienempi kuin ihmishiuksen poikkileikkaus, demonstroidakseen optista ELM-järjestelmäänsä.
Tämä lähestymistapa tarjoaa merkittäviä etuja perinteiseen elektroniseen laskentaan verrattuna. Kun perinteinen elektroniikka lähestyy rajojaan kaistanleveyden, datansiirron ja energiankulutuksen suhteen, optiset kuidut voivat muuntaa syötteet tuhansia kertoja nopeammin ja vahvistaa pieniä eroja epälineaaristen vuorovaikutusten avulla niin, että ne voidaan havaita.
Vaikutukset tekoälylle ovat merkittäviä. Tekoälymallien kasvaessa yhä suuremmiksi ja energiaintensiivisemmiksi elektronisen prosessoinnin rajoitukset käyvät yhä ilmeisemmiksi. Optinen laskenta voi tarjota ratkaisun kasvattamalla prosessointinopeuksia dramaattisesti ja mahdollisesti pienentämällä energiankulutusta – mikä on kriittistä tekoälyjärjestelmien laajentuessa.
"Yhdistämällä fysiikkaa ja koneoppimista avaamme uusia polkuja ultranopeaan ja energiatehokkaaseen tekoälylaitteistoon", sanoo professori Goëry Genty, yksi tutkimuksen johtajista. Tutkimusryhmän tavoitteena on lopulta kehittää sirutason optisia järjestelmiä, jotka toimivat reaaliajassa ja laboratorion ulkopuolella.
Tutkimusta ovat rahoittaneet Suomen Akatemia, Ranskan kansallinen tutkimusvirasto ja Euroopan tutkimusneuvosto. Tulokset osoittavat potentiaalia sovelluksille aina reaaliaikaisesta signaalinkäsittelystä ympäristön monitorointiin ja nopeaan tekoälypäättelyyn. Kun perinteinen piipohjainen laskenta lähestyy fyysisiä rajojaan, tämä optisen laskennan läpimurto voi edustaa tekoälyn prosessointiteknologian tulevaisuutta.